python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, ReLU, Add, AveragePooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.models import Model接下來,我們需要定義ResNet的殘差塊:
python def residual_block(x, filters, stride=1): shortcut = x x = Conv2D(filters, kernel_size=1, strides=stride, padding="same")(x) x = BatchNormalization()(x) x = ReLU()(x) x = Conv2D(filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same")(x) x = BatchNormalization()(x) x = ReLU()(x) x = Conv2D(filters * 4, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x) x = BatchNormalization()(x) if stride != 1 or shortcut.shape[3] != filters * 4: shortcut = Conv2D(filters * 4, kernel_size=1, strides=stride, padding="same")(shortcut) shortcut = BatchNormalization()(shortcut) x = Add()([x, shortcut]) x = ReLU()(x) return x這個函數定義了一個殘差塊,它接受一個輸入張量x和一個filters參數,表示輸出通道數。該函數使用三個卷積層和兩個批歸一化層來構建殘差塊,并使用Add()函數將殘差塊的輸出與輸入相加。 接下來,我們需要定義ResNet的主體架構:
python def resnet(input_shape, num_classes): input = Input(shape=input_shape) x = Conv2D(64, kernel_size=7, strides=2, padding="same")(input) x = BatchNormalization()(x) x = ReLU()(x) x = MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2, padding="same")(x) x = residual_block(x, filters=64, stride=1) x = residual_block(x, filters=64, stride=1) x = residual_block(x, filters=64, stride=1) x = residual_block(x, filters=128, stride=2) x = residual_block(x, filters=128, stride=1) x = residual_block(x, filters=128, stride=1) x = residual_block(x, filters=256, stride=2) x = residual_block(x, filters=256, stride=1) x = residual_block(x, filters=256, stride=1) x = residual_block(x, filters=512, stride=2) x = residual_block(x, filters=512, stride=1) x = residual_block(x, filters=512, stride=1) x = AveragePooling2D(pool_size=7, strides=1)(x) x = Flatten()(x) output = Dense(num_classes, activation="softmax")(x) model = Model(inputs=input, outputs=output) return model這個函數定義了一個ResNet模型,它接受一個輸入形狀和一個類別數,表示輸出層的大小。該函數使用一個卷積層和一個批歸一化層來構建ResNet的第一層,然后使用殘差塊來構建主體架構,最后使用平均池化層和全連接層來構建輸出層。 最后,我們需要編譯和訓練模型:
python model = resnet(input_shape=(224, 224, 3), num_classes=1000) model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))這個代碼片段定義了一個ResNet模型,并使用adam優化器和交叉熵損失函數來編譯模型。然后,我們使用fit()函數來訓練模型,并指定批大小和訓練周期數。 總之,TensorFlow和ResNet是構建深度學習模型的強大工具。通過使用這些技術,我們可以輕松地構建出一個強大的深度學習模型,并在計算機視覺任務中取得很好的效果。
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